Texas Institute for Robotic Surgery がデータを活用し、より良い医療を提供



Texas Institute for Robotic Surgery ではテクノロジーと医学が連携しており、膨大な量のデータが生み出されています。 このビデオでは、ロボット外科 バイスプレジデントの Randy Fagin 医師が、より良い医療につながる実践的なインサイトをデータから引き出すのに、Tableau がどのように役立っているかを語ります。

データによるパフォーマンス向上

Tableau: Tableau の導入以降、どのようなことがわかりましたか?
Randy Fagin 医師 (ロボット外科 バイスプレジデント): 医療の提供において私たちが学んだ最も重要なことの 1 つは、私たちは何を測定するのか、他の人々が測定していないどんなことを測定できるかを質問することだと思います。

優れた医療とは、経験だけを指すものではありません。 運営でも私たちにはできることがあり、Tableau のようなツールでリアルタイムデータを活用してそれを学んでいます。優れた医療を実現し、経験だけに基づいていては決して達成できなかったレベルまで高めるのに Tableau は役立っています。

ある病院に対して、向こうにある別の病院ほど良くないと言うよりも、あの病院のようになりたいならこれら 3 つのことをすべきだと言う方がずっと役立ちます。 そして、それこそが Tableau で実現できたことなのです。

Tableau: どのようなタイプのデータを所有していますか?
Fagin 医師: 病院 98 か所、年間 30,000 回の手術を見て、外科医や手術、看護師のタイプによって変わらないものは何か、そしてより良い医療を提供するためにそうしたデータをどのように活用できるかを検討しています。

主要な行動とは単なる行動ではなく、私は人々の生活で確立している主要な規則があると思っています。それはその人のあり方のようなものであり、実際にさまざまな形で表に出ていると思います。 私たちが Tableau を使って実行できていることで、他の方法で誰かが行っているのを見たことがないことは、そのような主要な規則が何であるか、1 つのパフォーマンス指標ではなく 30 ものパフォーマンス指標を推進する主要な行動が何であるかを見出すことです。

希望するやり方でデータを分析できる機能により、業務に変革がもたらされました。

私たちが見ているレベルに留まらず、見ているものの原因となるレベルまで掘り下げられる機能など、他では見られません。 そういったことは、Tableau を導入するまで私たちにはできませんでした。

Tableau: Tableau の導入以前はどのような状態でしたか?
Fagin 医師: 以前と今では、情報の見方が変わりました。質問をして答えを得る能力と、質問をしてから答えが得られるまでの時間について今と以前を比べると、Tableau を利用しているこのわずか 3 年間で、情報を取得するための待ち時間を何年分も減らすことができました。

優れた医療とは、経験だけを指すものではありません。 運営面でも私たちにはできることがあり、Tableau でリアルタイムデータを活用してそれを学んでいます。優れた医療を実現し、経験だけに基づいていては決して達成できなかったレベルまで拡張するのに Tableau は役立っています。

データで文化を改革

Tableau: 医療で何よりも重要な要素は何ですか?
Fagin 医師: 私たちが調べていることの 1 つは、患者を手術室に運ぶ際の遅れです。これには、病院の玄関口から医師の元まで患者を運ぶ際の緊急治療室の遅れも、術前処置室から手術室まで患者を運ぶ際の手術室内の遅れも含まれます。 遅れが生じると、優れた医療の提供が難しくなります。 そして私たちは皆、そのような遅れの原因が直感的にわかります。

そこで、同じような考え方をする人々から、処置を必要としている患者が処置を受けるまでの遅れが発生する理由だと思うことを聞き始めると、ごく短時間でそれを実際に掘り下げて本当かどうかを確認し、対処することができました。

そこで何よりも興味深い重要な点は、プロセスを変える必要がなかったということです。 誰かを処罰する必要も一切ありませんでした。 しなければならなかったのは、その遅れの原因に関する情報を透明性を保ったまま取得し、単に利用できるようにすることだけでした。

つまり、リアルタイムの透明な情報を人々に提供できるということが変革なのです。 行動は変わります。 状況をリアルタイムで見ることができるだけで変わります。

前四半期の結果ではなく、 先週の結果ではなく、 昨日の結果でもなく、 今現在起こっていることを見ることです。

リアルタイムの情報、リアルタイムの知識こそがリアルタイムのアカウンタビリティを生み出します。 さらに、短時間で迅速に環境を変えて優れた医療を確実に提供することができます。リアルタイムのアカウンタビリティに勝るものはありません。

外科医をデータアナリストに変身させる

Tableau: Tableau の導入以来、ご自身の最大の変化は何ですか?
Fagin 医師: Tableau の最大のメリットは、私のような人間が使えるという点でしょうね。私は外科医としての訓練を受けていますが、多少医療経営の分野にも関わっています。 私は統計の専門家ではありません。 大学で習った以上の数学の知識もありません。 それでも、第三者の力を借りずにデータを理解することができます。これはすごいことです。 他のデータソリューションもいろいろと検討しましたが、私にはデータのクエリを要求する必要がありました。 誰か他の人に見てもらい、どんなものであれグラフを作成し、私が読み取れるような形で操作しなければならなかったのです。 何かを必要としたときからそれを取得できるまでの待ち時間が長すぎました。 Tableau はその時間をゼロにしたのです。 実際に、私が情報を得るために誰かを介することなく、リアルタイムでデータを操作して答えを得られるようになりました。

Tableau: パワフルなデータ分析の価値は何だと考えていますか?
Fagin 医師: 経験的な部分がないことです。Tableau は膨大な量の情報をリアルタイムで一度に統合できるため、経験的な情報が排除されます。 それがノイズであれば、傾向線の上下に同程度に現れてきます。 N が十分に大きければ、経験的な情報は目立たなくなります。 そして姿を現すのが実際の傾向です。 実際の傾向を目の当たりにすると、その内容に驚きます。 ちょっとこれも確認させてください。 来週ではなく、私の代わりに誰かが作るレポートからでもなくて、今すぐこの席についている間にやりますから。 この話し合いの間に解決しましょう、ということになります。

Tableau: ロボット手術のロジスティクスを詳しく教えてもらえますか?
Fagin 医師: da Vinci を使ったロボット手術は医学と、手術室で手術を受ける患者に優れた医療を提供する医師の能力を変革するものです。 またロボット手術、つまり da Vinci 手術は進化を遂げ、1 種類の手術を行う 1 種類の機械ではなくなりました。 今ではさまざまな種類があり、 da Vinci を使って数十種類、さらには数百種類の手術を行えます。 そして結果的に、能力やパフォーマンス、効率的で優れた医療の提供などの点に関して言えば、汎用ソリューションというものはないと言えます。

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